Drivers to Utilize Farm Credits: Lessons From Tea Farmers of the Nyaruguru District in Southern Province, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the factors of credit utilization for tea enterprise production and the conditions to inform stakeholders and policymakers in the Rwandan tea sector. Through purposive and random techniques, the study used data collected from 358 tea-farming households. A fractional regression model was utilized in the analysis. Factors like access to credit in group (p<0.01), training on tea agricultural practices and credit management (p<0.01), level of production costs (p<0.01) and type of lending sources (p<0.01) were shown to influence the rate of credit allocated for tea production projects while engagement of tea-farming households in off-farm businesses (p<0.01) and larger size of credit (p<0.01) both increased incidences of credit diversion to other than tea farming uses. Policymakers can intervene for mechanisms that improve management and accountability of tea farmers’ organizations as emerging players in the tea sector. Also, public policies should integrate other economic and social attributes that may have real-valued utilities for rural tea-farming households to sustain living needs if they have the right to choose, and engage in, certain range of income activities. Keywords: tea credit, credit diversion, credit utilization, fractional regression model, tea-farming household interest _________________________________ Facteurs d'utilisation des credits agricoles : lecons des producteurs de the du district de Nyaruguru dans la province du Sud du Rwanda Cet article examine les facteurs d'utilisation du credit pour la production des entreprises de the et les conditions pour informer les parties prenantes et les decideurs du secteur rwandais du the. Grâce a des techniques intentionnelles et aleatoires, l'etude a utilise des donnees recueillies aupres de 358 menages producteurs de the. Un modele de regression fractionnaire a ete utilise dans l'analyse. Il a ete demontre que des facteurs tels que l'acces au credit en groupe (p<0,01), la formation sur les pratiques agricoles du the et la gestion du credit (p<0,01), le niveau des couts de production (p<0,01) et le type de sources de pret (p<0,01) influencent le taux de credit alloue aux projets de production de the tandis que l'engagement des menages producteurs de the dans des entreprises non agricoles (p<0,01) et une plus grande taille de credit (p<0,01) ont tous deux augmente les incidences de detournement de credit vers d'autres utilisations que la culture du the. Les decideurs politiques peuvent intervenir pour des mecanismes qui ameliorent la gestion et la responsabilite des organisations de producteurs de the en tant qu'acteurs emergents dans le secteur du the. En outre, les politiques publiques devraient integrer d'autres attributs economiques et sociaux qui peuvent avoir des utilites reelles pour les menages ruraux producteurs de the afin de subvenir a leurs besoins vitaux s'ils ont le droit de choisir et de s'engager dans une certaine gamme d'activites remuneratrices. Mots cles : credit de the, detournement de credit, utilisation du credit, modele de regression fractionnaire, interet des menages producteurs de the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».